Sztuczny system immunologiczny do krótkoterminowych prognoz obciążeń systemów elektroenergetycznych

• Autorzy: Dudek G.

Warianty tytułu

EN

Artificial immune system to short-term load forecasting of electromagnetic systems

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Przedstawiono model prognostyczny oparty na sztucznym systemie immunologicznym. Pamięć immunologiczna utworzona w procesie treningu reprezentuje obrazy połączonych sekwencji szeregów czasowych obciążeń - poprzedzających prognozę i prognozowanych. Przeciwciała zawarte w tej pamięci rozpoznają obrazy po sekwencji poprzedzającej prognozę i odtwarzają sekwencję prognozowaną.

EN

A forecasting model based on an artificial immune system was presented. The immune memory which is created during training, represents patterns of concatenated sequences of the load time series - the sequence preceding the forecast and the forecasted one. Antibodies contained in this memory recognize the first sequence of patterns and restore the forecasted sequence.

Słowa kluczowe

PL

obciążenie systemu elektroenergetycznego; prognozowanie obciążenia elektrycznego; model prognostyczny; sztuczny system immunologiczny

EN

artificial immune system; forecasting model; electric load forecasting

• Wydawca: Oddział Zagłębia Węglowego Stowarzyszenia Elektryków Polskich w Katowicach
• Czasopismo: Śląskie Wiadomości Elektryczne
• Rocznik: 2011
• Tom: Nr 6 (99)
• Strony: 12--15
• Opis fizyczny: Bibliogr. 4 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Dudek G.

Bibliografia

• [1] Dudek G., Similarity-based Approaches to Short-term Load Forecasting, in: Forecasting Models: Methods and Applications, iConcept Press, pp. 161-178, 2010 (http://www.iconceptpress.com/site/download_publishedPaper.php?paper_id= 100917020141).
• [2] Dudek G., Artificial Immune System for Short-term Electric Load Forecasting, LNAI vol. 5097, Springer, Proceedings of the 9th International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing ICAISC 2008, 1007-1017.
• [3] De Castro L.N., Timmis J., Artificial Immune Systems as a Novel Soft Computing Paradigm, Soft Computing 7(8) (2003), 526-544.
• [4] Dudek G., Next Day Electric Load Curve Forecasting using k-means Clustering, Rynek Energii 1(92) (2011), 143-149.